基于小波的宽带雷达信号建模研究

建立了宽带雷达信号模型，讨论了窄带信号模型的局限性，研究了宽带信号的约束条件；提出了以母波为发送信号并以不同尺度和时移的子波来建立宽带回波信号的数学模型；仿真实验表明，基于这种模型，利用连续小波变换实现发波与回波相关函数的计算，即使在低信噪比的情况下，仍然是有效的     

基于小波的主动雷达的宽带相关处理

定义了主动雷达场合下的宽带相关处理，揭示了宽带相关处理与小波变换的关系，对主动雷达的宽带相关处理提出一种快速算法，此算法适用于非并行式的计算设备，通过对宽带相关处理在有噪情况下的模拟，显示了信噪比对该处理的影响，并反映出选取最佳小波的重要性。     

基于小波的主动雷达的宽带相关处理

定义了主动雷达场合下的宽带相关处理，揭示了宽带相关处理与小波变换的关系．对主动雷达的宽带相关处理提出了一种快速算法，此算法适用于非并行式的计算设备．通过对宽带相关处理在有噪情况下的模拟，显示了信噪比对该处理的影响，并反映出选取最佳小波的重要性     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于小波变换的舰船雷达信号去噪方法

由于舰船雷达信号目标环境的复杂性,从强杂波中检测目标异常困难,基于小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性,设计了一种实用的小波消噪方法。对舰船雷达回波信号实验检测结果表明,该方法能较好地改善信噪比增益,同时又能保持对突变信号的良好分辨率。     

小波变换应用于雷达信号处理的潜力和展望

着重讨论了小波变换在雷达信号中的潜在应用，特别是在宽带或超宽带雷达中的应用，进一步讨论了小波变换用于雷达模糊函数分析，信号检测与参数估计和雷达目标识别等问题，最后，展望了小波变换应用于信号处理的前景。     

宽带下视雷达信号模拟器的研制

分析了宽带下视雷达目标回波的特点及散射中心截面积的确定方法，地杂波回波的特点及其概率密度函数，功率谱函数，提出了一种通用的雷达信号模拟器模型，采用ＰＣ机ＤＭＡ控制方式实现了一个宽带下视雷达信号模拟器。解决了硬件设计和软件算法中的关键技术问题，并获得了良好的性能指标。     

雷达信号的匹配小波识别

为提高船用雷达在海上复杂气象条件下的抗干扰性能,有效识别航道目标,克服通常小波雷达信号处理中小波选择的困难和多尺度分析的非实时性,提出根据学习雷达信号匹配构造与信号具有相似频谱特征的带限尺度函数和小波算法.通过一级分解和重构,实时提取信号中的有用模式.根据不同信号动态构造优化尺度和小波.在实际一维雷达信号处理中,构造出频带锁定学习雷达信号有效频段的带限尺度和小波.     

基于连续小波互谱的宽带Chirp信号DOA估计

提出一种时频域宽带源波达方向（DOA）估计算法．该算法通过计算参考阵元和其他阵元的连续小波互谱，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计．该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，实现了非平稳信号时频域的分离，仿真结果验证了新方法的有效性．     

一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

相控阵雷达信号的无损压缩算法

提出了一种基于可逆整数小波变换（IWT）的雷达信号实时无损压缩算法，雷达回波信号是一个非平稳的随机过程，首先用IWT滤波器对雷达信号进行分解，将小波系数分割为重要系数图和残余系数图两部分；对重要系数图用改进的SPIHT算法进行量化编码，最后一次阈值为分割阈值；对残余系数图按位平面采用基于自适应上下文模型（context-based model)算术编码压缩，并比较不同上下文模型对压缩效果的影响，实验结果表明，该算法具有实时性和易于并行实现的特点。     

基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

基于小波变换模极大的脉象信号研究

针对脉象信号的时变、非线性和低频特性,提出了应用小波变换模极大对脉象信号进行研究的方法.介绍了利用小波变换模极大对信号局部特征进行描述的三个参数:Lipschitz指数α、平滑因子σ和分形维数D(α),并提出了对小波变换模极大曲线进行滤波的算法.用高斯一阶导数和二阶导数小波变换分别对单周期三峰脉象信号进行了实验.实验结果表明,该方法可以描述一些时域难以表达的特征,并能对脉象信号的局部特征点进行准确定位,从而为各项脉象特征的定量化描述和脉象分类识别奠定基础.     

基于小波变换的多普勒雷达目标识别

提出应用小波变换技术,以辨识不同目标回波之间的细微差异,并对连续波多普勒体制雷达的回波信号进行分析的方法。采用本方法在雷达的一个距离波门内得到了地面目标的数量信息。     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

基于小波变换的多普勒雷达目标识别

提出应用小波变换技术 ,以辨识不同目标回波之间的细微差异 ,并对连续波多普勒体制雷达的回波信号进行分析的方法 .采用本方法在雷达的一个距离波门内得到了地面目标的数量信息     

基于小波变换的图像信号分解研究

本文通过对小波变换多分辨分析特性的介绍，讨论了基于小波基分解的滤波器组设计原理，给出了静止图像数据的树形分解的方法和分解结果，结果表明，树形分解后，可有效压缩数据动态范围，便于采用适当的量化方式，结合其它非线性编码，达到较高的压缩比。